7.用array(data,dim=length(data),dimnames)来构造多维数组, 其中data是一个向量数据,dim是数组各维的长度。 Eg: >x<-array(1:20,dim=c(4,5)) 产生一个4*5的二维数组 > x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 5 9 13 17 [2,] 2 6 10 14 18 [3,] 3 7 11 15 19 [4,] 4...
data<-function(n){###隐掉获得productname/price/category的代码if(!length(productname)==1) {productname="Product not download or not existing"}if(!length(price)==1) { price=NA category<-"Product not download or not existing"} data.frame(productname,price,category)#这里合成data.frame,如果...
chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE, p = rep(1/length(x), length(x)), rescale.p = FALSE, simulate.p.value = FALSE, B = 2000) 参数解释: X : 数值向量、矩阵或因子 y : 如果x是矩阵,y可以忽略。如果x是因子,y必须是同样长度的因子 其余的参数用到的不多,如果用到,可以查询相关资...
(1)等位运算(两个向量,元素与元素之间一对一的计算); (2)两个向量长度不相等。 利用循环补齐简化代码 eg. paste0("x",1:3) [1] "x1" "x2" "x3" paste0("student",seq(2,15,2)) [1] "student2" "student4" "student6" "student8" "student10" "student12" "student14" 总结: (1)len...
dat1<- list(a = a, b =b) dat1## 列表1 c<-11:15d<- LETTERS[1:5] dat2<- list(c = c, d =d) dat2## 列表2for(iin1:length(dat2)) {## 列表1和列表2合并至列表1dat1[[names(dat2)[i]]]<-dat2[[i]] } dat1
layout(mat, widths = rep.int(1, ncol(mat)), heights = rep.int(1, nrow(mat)), respect = FALSE) layout.show(n = 1) lcm(x) 1. 2. 3. 4. 5. 参数说明: 实例 🎇实例1 绘制的是3行2列的图像,矩阵按列排序(默认为 byrow=FALSE ) ...
rownames(data_p)=data_p[,1] data_p=data_p[,-1] #用"*"代替<=0.05的p值,用""代替>0.05的相对丰度 data_mark=data_p for(iin1:length(data_p[,1])){ for(jin1:length(data_p[1,])){ data_mark[i,j]=ifelse(data_p[i,j] <=0.05,"*","") ...
legend(<location="topright">,legend=<vector_labelname>,pch=1:3,cex=1,col)——图例,<location>是位置(比如右上),<vector_labelname>图例类别标签名,pch是图例对应标签的类别id(向量),<cex>调整字体比例大小,颜色设置,legend("topright", levels(<factors>), pch=1:length(levels(factors))) text(X,...
(1:length(RDA$CCA$eig)),y=as.vector(RDA$CCA$eig)),size=3,color="darkgrey")+scale_x_discrete(name="Ordination axes",limits=c(1:9))+ylab("Inertia")+theme_bw()#library(robustbase)#install.packages("robust")#library("robust")#library(qvalue)rdadapt<-function(rda,K){loadings<-rda$...
>length(full_join$ID) #找出各个列的缺失值 i<-NA a<-NA for(i in 1:length(full_join[1,])){ a[i]<-sum(is.na(full_join[,i]))} paste("缺失值是",a) #缺失值总数 sum(is.na(full_join)) #删除缺失值na.omit() full_join1=filter(full_join,!is.na(full_join[2])) ...